在醫(yī)學(xué)多圖譜配準(zhǔn)中,為了改善因初始位置差異較大、形狀復(fù)雜和局部殘缺導(dǎo)致的配準(zhǔn)效率低和精度差的問題,本文采用了先粗配準(zhǔn)再精配準(zhǔn)的處理策略,在主成分分析法（PCA）實(shí)現(xiàn)粗配準(zhǔn)的基礎(chǔ)上,提出了基于雙向距離比例的迭代最近點(diǎn)（ICP）的精配準(zhǔn)算法。精配準(zhǔn)算法中,首先采用KD-tree進(jìn)行最近鄰搜索以提高對(duì)應(yīng)點(diǎn)對(duì)的搜索速度,然后為每個(gè)點(diǎn)提出了雙向匹配方法并計(jì)算其雙向距離和比值,為進(jìn)一步提高配準(zhǔn)精度,引入了一個(gè)指數(shù)函數(shù)判斷點(diǎn)對(duì)正確匹配概率,最后運(yùn)用奇異值分解法（SVD）計(jì)算最終變換矩陣。為了驗(yàn)證算法的可行性和有效性,分別設(shè)計(jì)了不同缺損程度的斯坦福點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)和兩組CT心臟點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明本文方法較經(jīng)典ICP算法的平均誤差減少約21%,較TrICP算法減少約13%,在心臟點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)中,本文方法較TrICP算法的15.5 s加快到1.77 s。因此本文方法在解決三維心臟點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)問題中具有良好的效率、精度和穩(wěn)定性。 

【文章來源】：光學(xué)精密工程. 2020,28(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

圖1 雙向距離搜索示意圖

ρ i,k ={ ∥Q i,k -Ρ i,k ∥ 2 ∥Ρ i,k -Q l,k ∥ 2 ∥Q i,k -Ρ i,k ∥ 2 ≥ ∥Ρ i,k -Q l,k ∥ 2 ∥Ρ i,k -Q l,k ∥ 2 ∥Q i,k -Ρ i,k ∥ 2 ∥Q i,k -Ρ i,k ∥ 2 < ∥Ρ i,k -Q l,k ∥ 2 .?????? ??? (7)在此算法中,基于加權(quán)最小二乘求解最優(yōu)變換,權(quán)重的賦值即概率值是需要解決的重要問題。根據(jù)指數(shù)函數(shù)的特性,引入一個(gè)指數(shù)函數(shù)來計(jì)算概率值pi,有效反映每一點(diǎn)對(duì)雙向距離比值與應(yīng)該賦予權(quán)重之間的關(guān)系,本文所采用指數(shù)函數(shù)特性如圖2所示。其中,pi是與ρi相關(guān)的一個(gè)概率值,此概率值可以反應(yīng)點(diǎn)對(duì)是否屬于內(nèi)點(diǎn)的概率,即正確匹配的概率。

改進(jìn)的ICP算法流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
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